Piezoelectric energy harvesting: a review of energy sources, structures, and working mechanisms in high-frequency excitations and operations
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The advancement of information and energy technologies has spurred an increased demand for low-power and compact electronic devices with across various fields. Developing energy harvesting technologies to capture ambient and sustainable energy offers a promising solution to complement or replace conventional batteries. The piezoelectric technique provides a solution for energy harvesting from different energy sources, and high-frequency operation in piezoelectric energy harvesting offers several advantages. These include increased power output, as more charge is generated per unit of time, which increases the current. Additionally, better alignment with the natural resonance of piezoelectric elements enhances energy conversion efficiency. Considering the growing interest in efficient energy harvesting, a review of recent advancements in piezoelectric energy harvesting under high-frequency excitations and operations is presented in this paper. A brief introduction to the operating modes of piezoelectric energy harvester (PEH) is first introduced to provide a general understanding of energy conversion from the piezoelectric effect. PEHs under high-frequency operations from different energy sources are then reviewed and classified into three categories: wind, vehicle and train, and water flow. Next, novel ideas and structures to facilitate high-frequency operations for PEHs are summarized and discussed in detail. Subsequently, the working mechanisms for PEHs under high-frequency operations are described in detail and classified into three groups: high-speed rotation, frequency up-conversion, and friction-induced vibration mechanisms. Finally, applying advanced piezoelectric materials in novel structures and fostering application-oriented prototype testing are identified as trends for future development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle